在經歷了2022年全球自動駕駛行業“至暗時刻”的低谷后，2023年自動駕駛行業投融資形勢有所回暖。
開年，全球自動駕駛及高級輔助駕駛（ADAS）激光雷達企業禾賽科技在納斯達克成功上市為自動駕駛賽道注入了信心。3月，自動駕駛公司Momenta、文遠知行都傳出擬在美上市的消息。北京清杉科技有限公司（以下簡稱“清杉科技”）、Venti Technologies（蘇州風圖智能科技有限公司）均宣布拿到最新一輪融資。
“自動駕駛行業正在趨于理性，資本也在趨向理性，逐步意識到該進行商業化的落地，腳踏實地實現商業閉環。”輕舟智航產業生態和公共關系副總裁霍靜接受《中國經營報》記者采訪時表示，“輕舟智航很早認識到這一點，在2021年5月就提出了“雙擎”驅動的發展戰略，在雙擎戰略的指導下，接下來的輕舟智航會更加注重交付的工程化，在原有的技術優勢上保障交付的產品質量。”
除了融資，降本、加快商用化落地也是擺在自動駕駛公司面前的重要課題。自動駕駛解決方案商業化落地將直接影響自動駕駛公司的生存狀況。百度智能駕駛事業群組技術委員會主席王亮表示，“2025年汽車智能化將實現‘跨溝’，屆時‘高階’，特別是城市領航輔助駕駛、自動駕駛能力將成為用戶購車重要考慮因素之一，產品研發窗口期短暫，如果這兩年拿不出有競爭力的產品，很有可能2025年會有落后的風險。”
自動駕駛公司融資求生
近期，路透社旗下媒體IFR援引知情人士報道稱，中國自動駕駛公司Momenta考慮最早可能今年在香港或美國首次公開募股，融資金額可能至多10億美元。
公開資料顯示，Momenta是一家自動駕駛技術研發公司，在創立之初，Momenta確定了L2、L4“雙線并行”的戰略。L2級別自動駕駛產品大規模搭載在汽車上后將帶來海量真實行駛數據，用于訓練算法與技術迭代，最終推動L4級自動駕駛的商業化落地。
據悉，Momenta已與上汽集團、通用汽車、豐田、比亞迪等主機廠達成深度合作。車型方面，除了已上市的智己L7和沙龍機甲龍，搭載Momenta技術方案的在研量產智能駕駛車型還有20多款。
繼去年11月完成D+輪融資后，據外媒報道，智能駕駛公司文遠知行已在美提交IPO申請，計劃最多融資5億美元。文遠知行成立于2017年，是一家定位L4級別高階自動駕駛的科技公司，業務涉及Robotaxi、無人公交、智慧物流等。
不過對于這一傳聞，文遠知行方面表示，“暫未收到相關確切信息，后續如果有相關內容，以公司官方發布為準。”
商用車及封閉場景無人駕駛領域的解決方案提供商清杉科技，成功完成數千萬元 Pre-A 輪融資，北汽集團產投基金領投，新意資本、富川投資、晨昀投資、無限基金 SEEFund 四家機構跟投。
自動駕駛初創企業Venti Technologies在3月28日表示，該公司已經完成了總額為2880萬美元的A輪融資，以加快面向物流和供應鏈行業客戶的自動駕駛汽車業務的發展。據悉，本輪融資主要用于礦區運力服務和礦區智能化相關解決方案項目落地、擴充研發團隊、運營支持等。
自動駕駛行業是一個極其“燒錢”的行業，尤其對于主攻L3級別以上自動駕駛的公司，融資、申請IPO背后是對資金的迫切需求。據研究機構 PitchBook 數據，一家自動駕駛創業公司，平均每月要消耗約 160 萬美元（約合 1100 萬元人民幣）。
降本有利于裝車、量產
“從今年到明年，實現自動駕駛BOM（Bill of Material，物料清單）成本超過50%下降，使整車動力和硬件系統成本達到約25%成本下降。”近日，小鵬汽車董事長何小鵬在2022年第四季度財報電話會上表示。
自動駕駛可以從哪些方面降本？據了解，自動駕駛技術主要由感知層、決策層、執行層三部分構成，成本主要由軟件成本、硬件成本構成。感知層中，激光雷達和高精地圖是重要的成本來源。
“要實現自動駕駛技術層面的降本增效，最主要的方向就是降低傳感器成本。”企業轉型專家、“汽車新四化”產業研究者楊繼剛指出，“自動駕駛領域存在兩種路線，一種是視覺路線，主要靠攝像頭搜集環境信息，然后將圖片傳輸到計算芯片進行分析，這對于計算機系統、算力、數據處理水平要求極高，這也是特斯拉CEO馬斯克的心之所念；一種是多傳感器融合方案，通過攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等設備一起收集車輛的周邊信息，主要成本在于激光雷達，這是國內多數車企的選擇。”
“受益于規模化量產和產業鏈的完善，車載激光雷達成本正在持續下探。”中信證券在研報中指出，“激光雷達想要大規模上車（滲透率超 50%），單車價值量或需控制在 500 美元以內，且需提供超出純視覺智駕系統的額外體驗。 目前，乘用車激光雷達的平均單車價值量在 1000-1500 美元區間。”
除了感知層的激光雷達和高精地圖，決策層的芯片和算法、執行層的線控底盤都有進一步降低成本的空間。
記者關注到，近日，輕舟智航發布首款基于單地平線征程5芯片的城市NOA方案。對于該方案，輕舟智航特別提到，通過復用傳統的泊車傳感器，提高硬件使用效率，進一步降低了高速NOA的硬件成本。
另外，在軟件方面，霍靜告訴記者，“輕舟智航應用的超融合感知大模型，減少了模型的數量，增加了對數據的復用；通過多任務模型，以一個模型處理多個任務，同樣減少了模型數量，從而減少算力需求，不斷刷新解決方案的量產成本。”
對于芯片算力，一汽集團研發總院副院長兼智能網聯開發院院長周時瑩曾表示，如果一味追求高算力的芯片應用，不僅會造成在自動駕駛整體解決方案上的成本上升，還會拖延商業化量產。
“衡量一款芯片的制勝之道，我們認為不僅僅在芯片，更重要的是在軟件，因為軟件是寫在芯片上的。如果沒有一個好的工具，讓開發者在上面開發，提升它的效率，芯片是不可能被廣泛應用的。”地平線首席生態官徐健表示，“我們把芯片工具做得更好，能夠讓軟件開發更加便捷，就可以大大降低軟件開發的成本。”
特定場景、Robotaxi更快盈利？
自動駕駛的商業化進程，遵循“從低速到高速，從載物到載人，從商用到民用”的“自動駕駛三定律”。從融資來看，能夠更快實現盈利、為特定場景提供自動駕駛解決方案的公司、無人化自動駕駛出行服務（Robotaxi）越來越受資本青睞。
3月17日，百度“蘿卜快跑”首批獲準在北京全無人自動駕駛示范應用。獲準在北京亦莊經開區60平方公里范圍內開啟全車無人的自動駕駛出行服務。
在商業化應用上，根據百度Apollo官方信息，計劃于2023年在全國范圍內陸續增加投放200臺全無人駕駛運營車輛。而根據百度2022年四季度財報，自動駕駛服務“蘿卜快跑”供應的自動駕駛訂單為56.1萬單，同比增長162%。
同期，日產出行服務有限公司打造的無人駕駛出租車項目于蘇州正式開啟測試運營，由文遠知行WeRide提供自動駕駛技術支持。
而由Momenta提供L4級別自動駕駛技術支持、上汽集團移動出行戰略品牌享道Robotaxi現已在上海嘉定和蘇州相城開通自動駕駛站點超100個，完成Robotaxi出行服務超12.5萬次。
特定場景無人駕駛解決方案商業化應用方面，3月23日，小馬智行宣布與美團達成戰略合作，共同推動自動駕駛技術在配送領域的商業化落地應用。小馬智行將為美團自動配送業務量身打造車規級自動駕駛域控制器，目前已開始小規模交付，并于2024年擴大至萬臺交付規模。
Venti的開發重點在港口、機場、工廠和倉庫的自動駕駛汽車上，該公司首席執行官Heidi Wyle表示，“這些環境的行人很少，比較容易實現自動化。”
據悉，過去三年，Venti一直在新加坡的世界最大的集裝箱港口之一開發其自動駕駛車輛，并已經產生了收入。Wyle透露，今年將部署數十臺完全自動駕駛的汽車。
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